Retirado do artigo Miller et al. (2019). Distance sampling in R. Journal of Statistical Sofware 89(1)

Formatação do conjunto de dados

Variáveis necessárias para o data.frame:

Transectos que foram amostrados, mas que não tiveram observações (n = 0) devem ser incluídos no conjunto de dados com NA nas observações de distância e qualquer outra covariael para a qual não se tenha observação.

# cutia_tap_arap |> 
#   complete(Region.Label, Sample.Label, sp_name) |> 
#   datatable(filter = list(position = "top"))

Jogar a imputacao de NAs pra dentro da funcao carregar dados completos.

Determinando a distância para truncar os dados

# desenha o grafico com a distribuicao de distancias perpendiculares
cutia_tap_arap |> 
  plotar_distribuicao_distancia_interativo()
Warning: Continuous y aesthetic
ℹ did you forget `aes(group = ...)`?

Ajustando funções de detecção no R

Cutias da Resex Tapajós-Arapiuns

Ajustando um modelo ao dados das cutias Dsyprocta croconota, configurando uma distância limite de 20m e usando Half-normal como key function usando o argumento key.

# ajustando a função de detecção para uma distancia de truncamento de 20 metros
# Key function - Half-normal 
cutia_hn <- cutia_tap_arap |> 
#  filter(Region.Label != "Pascoal") |> 
  ds(
    truncation = 20,
    key = "hn"
  )
Starting AIC adjustment term selection.
Fitting half-normal key function
AIC= 7227.642
Fitting half-normal key function with cosine(2) adjustments
AIC= 7207.469
Fitting half-normal key function with cosine(2,3) adjustments
AIC= 7201.248
Fitting half-normal key function with cosine(2,3,4) adjustments
Warning: Detection function is not strictly monotonic!AIC= 7152.177
Fitting half-normal key function with cosine(2,3,4,5) adjustments
Warning: Detection function is not strictly monotonic!AIC= 7146.681
Fitting half-normal key function with cosine(2,3,4,5,6) adjustments
Warning: Detection function is not strictly monotonic!AIC= 7129.428
Warning: Detection function is not strictly monotonic!Error in create.varstructure(model, region.table, sample.table, obs.table,  : 
  Following regions have no samples -  Pascoal

Ajustando um modelo ao dados da cutia Dsyprocta croconota, configurando uma distância limite de 20m e usando Hazard rate como key function usando o argumento key.

# Key function - Hazard-rate 
cutia_hr <- cutia_tap_arap |> 
  filter(Region.Label != "Pascoal") |> 
  ds(
    truncation = 20,
     key = "hr"
  )
Starting AIC adjustment term selection.
Fitting hazard-rate key function
Warning: Estimated hazard-rate scale parameter close to 0 (on log scale). Possible problem in data (e.g., spike near zero distance).AIC= 5246.759
Fitting hazard-rate key function with cosine(2) adjustments
Warning: Estimated hazard-rate scale parameter close to 0 (on log scale). Possible problem in data (e.g., spike near zero distance).Warning: Model fitting did not converge. Try different initial values or different model
  Model failed to converge.

Hazard-rate key function selected.
Warning: Estimated hazard-rate scale parameter close to 0 (on log scale). Possible problem in data (e.g., spike near zero distance).Warning: Some observations not included in the analysis
plot(cutia_hn)

plot(cutia_hr)

Ajustando um modelo ao dados das cutias, configurando uma distância limite de 20m e usando Uniform como key function a séria de ajuste com o argumento adjustment ee especificando a ordem com o argumento order.

cutia_unifcos <- cutia_tap_arap |> 
  ds(truncation = 20,
     key = "unif",
     adjustment = "cos",
     order = c(1, 2))

Ajuste Hermite pollynomial usa od código "herm" e polinomial simples "poly".

Podemos incluir covariáveis utilizando o argumento formula = ~ .... Abaixo, está especificado um modelo “Hazard-rate” para os dados de cutia q ue inclui o tempo de senso como covariável e uma distância limite de 20m.

cutia_hr_time <- cutia_tap_arap_15 |> 
  ds(truncation = 20,
     key = "hr",
     formula = ~ cense_time)

Adicionando uma segunda covariável: tamanho do grupo.

cutia_hr_time_size <- ds(data = cutia_tap_arap_15,
                     truncation = 20,
                     transect = "line",
                     key = "hr",
                     formula = ~ cense_time + size)
plot(cutia_hr_time)
plot(cutia_hr_time_size)

Checagem e seleção de modelos

Podemos usar a função summary para obter informações importantes sobre o modelo.

summary(cutia_hn)

O resultado inclui detalhes sobre o dado e a especificação do modelo, assim como dos coeficientes (\(\beta_{j}\)) e sua inceteza, a média do valor de detectabilidade e sua incerteza e uma estimativa da abundância na área coberta pela amostragem (sem levar em consideração o tamanho dos agrupamentos, ou bandos).

Bondade de ajuste

Para visualizar quão bem a função de detecção se ajusta aos dados quanto temos as distâncias exatas podemos usar um plot de quantis empíricos x teóricos (Q-Q plot). Ele compara a função de distribuição cumulativa (CDF) dos valores ajustados da função detecção a distribuição empírica dos dados (EDF).

Também podemos usar o teste de Cramér-von Mises para testar se os pontos da EDF e da CDF tem origem na mesma distribuição. O teste usa a soma de todas as distâncias entre um ponto e a linha y = x para formar a estatística a ser testada. Um resultado significativo fornece evidência contra a hiipótese nula, sugerindo que o modelo não se ajusta bem aos dados.

# ajustando um modelo Half-normal
cutia_hn <- ds(data = cutia_tap_arap_15,
                 truncation = 20,
                 transect = "line",
                 key = "hn", 
                 adjustment = NULL)

# conduzindo o teste dfe bondadede ajuste de Cramer-von Mises
gof_ds(cutia_hn)

gof_ds(cutia_hr_time)

O resutlado do teste aponta que o modelo Half-normal deve ser descartado.

Testes de bondade de ajuste de chi-quadrado são gerados usando a função gof_ds quando as distâncias forneceidas estão categorizadas.

Seleção de Modelos

Uma vez que temos um conjunto de modelos plausíveis, podemos utilizar o cirtériode informaçãode Akaike (AIC) para selecionar entre os modelos o que melhor se ajusta aos dados utilizando a função summarize_ds_models.

# gerando uma tabela de seleção de modelos usando AIC
summarize_ds_models(cutia_hn, cutia_hr_time, cutia_hr_time_size)

O melhor modelo é o Hazard-rate com tempo de senso e tamanho do grupo como covariáveis.

Estimando a abundância e a variância

Estimando abundância e variância no R

Para obter a abundância na região de estudo, primeiro calculamos a abundância na área amostrada para obter \(N_c\) e em seguida escalonamos esse valor para toda a área de estudo multiplicando \(N_c\) pela razão entre a área amostrada e a área da região. Para estimar a abundância na área amostrada, utilizamos as estimativas de probabilidade de detecção no estimador de Horvitz-Thompson.

Quando fornecemos os dados no formato correto (“flatfile”) ds irá automaticamente calcular as estimativas de abundância baseado nas informações de amostragem presenta nos dados.

summary(cutia_hn)
  1. Summary statistics: fornece as áreas, aŕea de amostragem, esforço, número de observações, número de transectos, taxa de encontro, seus erros padrões e coeficientes de variação para cada estrato;

  2. Abundance: fornece estimativas, erros padrões, coeficientesde variação, intervalos de confiança inferior e superior, graus de liberdade para a estimativa de abundância de cada estrato;

  3. Densidade: lista as mesmas estatísticas de Abundance, só que para densidade.

---
title: "Distance no R com dados 'modelo'"
output: html_notebook
---

Retirado do artigo Miller et al. (2019). Distance sampling in R. Journal of Statistical Sofware 89(1)

```{r setup}
# instalar pacotes necessários
#install.packages("Distance")

# instalar pacotes adicionais
#install.packages("mrds")
#install.packages("dsm")
#install.packages("mads")
#install.packages("dsims")

# carregar pacotes 
library(Distance)
library(dplyr)
library(DT)
library(flextable)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(plotly)
library(readr)
library(readxl)
library(stringr)
library(tibble)
library(tidyr)

# carregar as funções da pasta R
# carregar função script_carregar_funções_pasta_r.R
source(
  paste0(
    here::here(),
    "/R/minhas_funcoes.R"
  )
)

# carregar dados
cutia_tap_arap <- transformar_para_distanceR_covariaveis() |> 
  filter(
    uc_name == "Resex Tapajos-Arapiuns",
    sp_name == "Dasyprocta croconota"
  ) |> 
  drop_na(distance)
  
#readr::write_rds(cutia_tap_arap, #"/home/usuario/Documentos/Vitor/Piper3D/WWF/Monitora/Dados/data/cutia_tap_arap.rds")
cutia_tap_arap |> 
  DT::datatable(filter = "top")
```

# Formatação do conjunto de dados

Variáveis necessárias para o `data.frame`:

- `Region.Label`: vetor fator com o estrato contendo o transecto (pode ser uma estratificação pré-amostragem - UCs - ou pós-amostragem - ex. região, estado, bioma)

- `Area`: vetor numérico contendo a área do estrato;

- `Sample.Label`: vetor númerico contendo a identidade (ID) do transecto

- `object`: nome adicional, ver seção 6;

- `detected`: nome adicional, ver seção 6;

- `Effort`: vetor númerico contendo o esforço do transecto (para linhas seu comprimento, para pontos o número de vezes que o ponto foi visitado)

- `size`: vetor numérico copntendo o tamanho do grupo observado;

- `distance`: vetor numérico de distâncias observadas;

- `Month`:

- `OBs`:

- `Sp`:

 - `mas`:
 
 - `HAS`:
 
 - `Study.Area`:
 
Transectos que foram amostrados, mas que não tiveram observações (n = 0) devem ser incluídos no conjunto de dados com `NA` nas observações de distância e qualquer outra covariael para a qual não se tenha observação.
 
```{r}
# cutia_tap_arap |> 
#   complete(Region.Label, Sample.Label, sp_name) |> 
#   datatable(filter = list(position = "top"))
```

Jogar a imputacao de `NA`s pra dentro da funcao carregar dados completos.

## Determinando a distância para truncar os dados

```{r, fig.height=15, fig.width=10, warning=FALSE}
# desenha o grafico com a distribuicao de distancias perpendiculares
cutia_tap_arap |> 
  plotar_distribuicao_distancia_interativo()
```

 
## Ajustando funções de detecção no R

### Cutias da Resex Tapajós-Arapiuns

Ajustando um modelo ao dados das cutias *Dsyprocta croconota*, configurando uma distância limite de 20m e usando *Half-normal* como *key function* usando o argumento `key`.

```{r}
# ajustando a função de detecção para uma distancia de truncamento de 20 metros
# Key function - Half-normal 
cutia_hn <- cutia_tap_arap |> 
#  filter(Region.Label != "Pascoal") |> 
  ds(
    truncation = 20,
    key = "hn"
  )
```

Ajustando um modelo ao dados da cutia *Dsyprocta croconota*, configurando uma distância limite de 20m e usando *Hazard rate* como *key function* usando o argumento `key`.

```{r}
# Key function - Hazard-rate 
cutia_hr <- cutia_tap_arap |> 
  filter(Region.Label != "Pascoal") |> 
  ds(
    truncation = 20,
     key = "hr"
  )
```


```{r}
plot(cutia_hn)
plot(cutia_hr)
```

Ajustando um modelo ao dados das cutias, configurando uma distância limite de 20m e usando *Uniform* como *key function* a séria de ajuste com o argumento `adjustment` ee especificando a ordem com o argumento `order`.

```{r}
cutia_unifcos <- cutia_tap_arap |> 
  ds(truncation = 20,
     key = "unif",
     adjustment = "cos",
     order = c(1, 2))
```

Ajuste *Hermite pollynomial* usa od código `"herm"` e polinomial simples `"poly"`.

Podemos incluir covariáveis utilizando o argumento `formula = ~ ...`. Abaixo, está especificado um modelo "Hazard-rate" para os dados de cutia q ue inclui o tempo de senso como covariável e uma distância limite de 20m.

```{r}
cutia_hr_time <- cutia_tap_arap_15 |> 
  ds(truncation = 20,
     key = "hr",
     formula = ~ cense_time)
```

Adicionando uma segunda covariável: tamanho do grupo.

```{r}
cutia_hr_time_size <- ds(data = cutia_tap_arap_15,
                     truncation = 20,
                     transect = "line",
                     key = "hr",
                     formula = ~ cense_time + size)
```

```{r}
plot(cutia_hr_time)
plot(cutia_hr_time_size)
```

## Checagem e seleção de modelos

Podemos usar a função `summary` para obter informações importantes sobre o modelo.

```{r}
summary(cutia_hn)
```

O resultado  inclui detalhes sobre o dado e a especificação do modelo, assim como dos coeficientes ($\beta_{j}$) e sua inceteza, a média do valor de detectabilidade e sua incerteza e uma estimativa da abundância na área coberta pela amostragem (sem levar em consideração o tamanho dos agrupamentos, ou bandos). 

### Bondade de ajuste

Para visualizar quão bem a função de detecção se ajusta aos dados quanto temos as distâncias exatas podemos usar um plot de quantis empíricos x teóricos (Q-Q plot). Ele compara a função de distribuição cumulativa (CDF) dos valores ajustados da função detecção a distribuição empírica dos dados (EDF). 

Também podemos usar o teste de Cramér-von Mises para testar se os pontos da EDF e da CDF tem origem na mesma distribuição. O teste usa a soma de todas as distâncias entre um ponto e a linha y = x para formar a estatística a ser testada. Um resultado significativo fornece evidência contra a hiipótese nula, sugerindo que o modelo não se ajusta bem aos dados.

```{r}
# ajustando um modelo Half-normal
cutia_hn <- ds(data = cutia_tap_arap_15,
                 truncation = 20,
                 transect = "line",
                 key = "hn", 
                 adjustment = NULL)

# conduzindo o teste dfe bondadede ajuste de Cramer-von Mises
gof_ds(cutia_hn)

gof_ds(cutia_hr_time)
```

O resutlado do teste aponta que o modelo *Half-normal* deve ser descartado.

Testes de bondade de ajuste de chi-quadrado são gerados usando a função `gof_ds` quando as distâncias forneceidas estão categorizadas.

### Seleção de Modelos

Uma vez que temos um conjunto de modelos plausíveis, podemos utilizar o cirtériode informaçãode Akaike (AIC) para selecionar entre os modelos o que melhor se ajusta aos dados utilizando a função `summarize_ds_models`.

```{r}
# gerando uma tabela de seleção de modelos usando AIC
summarize_ds_models(cutia_hn, cutia_hr_time, cutia_hr_time_size)
```

O melhor modelo é o Hazard-rate com tempo de senso e tamanho do grupo como covariáveis.

## Estimando a abundância e a variância

### Estimando abundância e variância no R

Para obter a abundância na região de estudo, primeiro calculamos a abundância na área amostrada para obter $N_c$ e em seguida escalonamos esse valor para toda a área de estudo multiplicando $N_c$ pela razão entre a área amostrada e a área da região. Para estimar a abundância na área amostrada, utilizamos as estimativas de probabilidade de detecção no estimador de Horvitz-Thompson.

Quando fornecemos os dados no formato correto ("flatfile") `ds` irá automaticamente calcular as estimativas de abundância baseado nas informações de amostragem presenta nos dados.

```{r}
summary(cutia_hn)
```

1. Summary statistics: fornece as áreas, aŕea de amostragem, esforço, número de observações, número de transectos, taxa de encontro, seus erros padrões e coeficientes de variação para cada estrato;

2. Abundance: fornece estimativas, erros padrões, coeficientesde variação, intervalos de confiança inferior e superior, graus de liberdade para a estimativa de abundância de cada estrato;

3. Densidade: lista as mesmas estatísticas de Abundance, só que para densidade.

